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《长春工业大学》 2018年
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中医舌诊中舌象特征提取及分类算法研究

苏明玉  
【摘要】:中医舌诊的使用可以追溯到几千年前,然而由于条件的限制,传统的中医舌诊一直缺乏现代医学科学理论依据。受其主观性的影响,诊断方法是根据中医的先验知识和患者的宏观表现所决定,缺乏理想的客观参考标准。另外,由于传统中医学与西医理念上的不同,使得中医临床经验和结论不能合理地得到应用。因此,传统中医舌诊的发展在多个方面受到了制约。为了克服传统中医舌诊的缺陷和不足,继续发展现代中医舌诊,本文进行了多方面的研究。根据中医舌诊的发展,研究了舌象颜色代表色的提取、舌象颜色与纹理特征的提取、舌象样本的预处理和舌体图像的苔质分割,并根据提取的特征,进行特征融合以及分类模型的设计。舌象颜色分析:通过分析舌象颜色的提取方式、舌象冷暖色以及冷暖色与症状的关系,发现聚类算法能获得较佳的舌象代表色。此外,通过聚类后得到的图像代表色作为舌体图像的苔质分割实验和舌象分类模型建立的参考标准,这样有助于解决在分类实验中缺少参考对象的问题。舌象特征的提取方法研究:主要是提取舌象的颜色与纹理特征。提取舌像颜色特征的方法主要有颜色直方图、颜色矩和舌象颜色阈值算法。纹理特征的提取算法包括Tamura纹理和Gabor纹理算法。舌象的苔质分割模型的建立及性能评估:通过研究分析常用多种单核以及混合核SVM的分割算法在舌像苔质分割的优缺点,并分析了多种分类算法(如KNN、单核SVM和PSO混合核SVM)在舌象分类的性能,提出了改进的PSO优化混合核SVM舌象分类算法。最后,对不同的舌象样本数据进行舌象的苔质分割实验以及将该算法与Logistic回归和随机森林模型在多种样本数据进行分类实验对比,实验结果表明该算法在舌象的苔质分割中取得了最佳的效果。本论文在舌象的预处理、舌象特征的提取以及舌象的苔质分割展开了深入研究,并在此基础上设计了分类模型,为现代中医舌诊的发展做了有益的贡献。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R241.25

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